BeeAI: IBMs Open-Source-Lösung für die Zukunft von Multiagentensystemen

KI-Agenten sind heutzutage total angesagt. Diese Programme, die Aufgaben im Namen ihrer Benutzer ausführen können, gelten als die Zukunft der KI. Und sie werden zu einem zentralen Bestandteil der KI-Strategie großer Tech-Unternehmen, darunter Oracle, Microsoft, Salesforce und natürlich IBM, ganz zu schweigen von KI-Giganten wie OpenAI und Perplexity.

Laut Salesforce-CEO Marc Benioff, dessen Begeisterung im vergangenen Dezember von der Presse breit berichtet wurde, könnte der Einsatz von KI-Agenten zur Problemlösung und Entscheidungsfindung eine Chance im Wert von einer Billion Dollar sein.

Hier kommt BeeAI ins Spiel. Letztes Jahr veröffentlichte  IBM Research das Bee Agent Framework, eine vollständige Open-Source-Plattform ohne Code für den Einstieg mit Agenten. Die KI-Agenten, genannt „Bees“, stellen eine Verbindung zu einem LLM her und können auf Tools zugreifen, um Benutzeranfragen zu beantworten und Aufgaben auszuführen. Die Agenten können auch über ihre Arbeit nachdenken und neue Ansätze entwickeln. Das Team arbeitet nun an Verbesserungen für BeeAI und veröffentlicht diese auch. Dazu gehören ein Python-Framework, Multiagenten und Verbesserungen der Entwicklerfreundlichkeit.

Die BeeAI-Updates treiben die Idee mit Multiagenten-Erweiterung weiter voran. Die übergeordnete Vision besteht laut Michael (Max) Maximilien, einem angesehenen Ingenieur bei IBM, darin, „einfache Dinge einfach und komplexe Dinge möglich zu machen“.

„BeeAI erweitert dieses Modell, sodass man nicht unbedingt nur einen Agenten benötigt, um eine Frage zu beantworten. Möglicherweise benötigen Sie mehrere Agenten.“

Der agentische Ansatz versucht, nachzuahmen, wie Menschen im echten Leben interagieren und Arbeit erledigen.

Normalerweise besteht ein leistungsstarkes Team aus Leuten, die sich stark auf bestimmte Aufgaben konzentrieren, aber auch parallele Abhängigkeiten verwalten können, an denen andere Teammitglieder arbeiten. Um effektiv zu sein, müssen die Mitarbeiter einige Aufgaben gleichzeitig erledigen, während andere Aufgaben eine sequenzielle Ausführung erfordern.

„BeeAI ermöglicht nicht nur die Verwendung mehrerer Agenten, sondern auch von Agenten aus verschiedenen Implementierungen“, erklärt Maximilien. „Es müssen nicht alle Agenten vom gleichen Typ sein.“ Die Idee ist, dass sie zusammenarbeiten können, um entweder Anfragen zu beantworten oder Workflows für Benutzer auszuführen.“

Es gibt auch ein Element der Wiederverwendung bei Multiagenturen, sagt Maximilien – das heißt, mehrere spezialisierte Agenten arbeiten zusammen, anstatt dass ein Agent versucht, alles zu machen. Ein wichtiger Aspekt: BeeAI ist Open Source und in TypeScript und Python implementiert. Das Team hinter Agent Bee Framework und BeeAI möchte das Feedback der Benutzer einbeziehen. „Wir möchten, dass die Plattform sofort einsatzbereit ist, daher sind uns die Rückmeldungen der Nutzer sehr wichtig“, erklärt er.

„Wir haben klare Vorstellungen davon, wie Multiagency gestaltet werden sollte, sind jedoch auch der Ansicht, dass dies am besten offen geschieht“, erklärt Maximilien. „Es ist vergleichbar mit der Entwicklung der Programmierung von prozeduralen zu objektorientierten Sprachen. Diese neuen Paradigmen waren erfolgreich, weil viele Sprachen, wie beispielsweise Java, auf Offenheit setzten und damit Kreativität und Benutzerfreundlichkeit förderten.“

Zahlreiche Unternehmen untersuchen bereits, wie Multiagenten-Frameworks eingesetzt werden können, um eine größere Skalierbarkeit und Leistungsfähigkeit zu erreichen – insbesondere bei der Ausführung komplexerer oder domainspezifischer Aufgaben.

„Die meisten Unternehmen müssen spezifische Probleme lösen. Um diese Probleme mit KI zu lösen, müssen sie eine agentenbasierte Lösung entwickeln und den Arbeitsablauf mithilfe der LLMs und der Tools kodifizieren“, erklärt Maximilien. „Sie müssen ihre täglichen Workflows lösen, ihre Benutzer befähigen und ihre Abläufe verbessern.“

Unternehmen sehen KI nicht nur als eine Möglichkeit, Workflows zu automatisieren, sondern auch die Mitarbeiter zu stärken, ist er überzeugt. Das ist der eigentliche Wert.

„Wir gehen davon aus, dass dies mit der Hinzufügung weiterer Multiagenten weiter zunehmen wird, da einzelne Nutzer einen größeren Mehrwert in der Lösung komplexerer Probleme sehen werden“, erklärt er und lädt Entwickler dazu ein, BeeAI zu nutzen und in ihre Tools zu integrieren.